Вот почему периферийные вычисления навсегда изменят ИТ

Готовы ли вы жить на грани? Пограничные вычисления, то есть.

Уровень техники настолько продвинулся по сравнению с тем, что было всего полвека назад, что кажется, что инженеры нашли ответы на глубочайшие вызовы, поставленные самой природой. Скорость общения находится за пределами выражения и воображения людей. Однако люди, которые на самом деле работают в IoT, сетях и облачной индустрии, хорошо знают, что еще многое предстоит сделать.

Почему так?

Традиционная архитектура центра обработки данных основана на центральных вычислительных центрах, откуда информация отправляется и принимается по глобальным сетям. Здесь чем больше расстояние между конечной точкой и центром обработки данных, тем выше время отклика. Во многих приложениях этот постепенно увеличивающийся временной интервал не имеет значения. Однако во многих других случаях это критично.

Примеры? Конечно, вот некоторые:

• Контент виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR) приносит больше удовольствия, когда вычисления, необходимые для рендеринга контента, выполняются достаточно близко к устройствам AR и VR.
• Автономным транспортным средствам требуется обратная связь от внешних сетей практически в реальном времени, чтобы корректировать курс и избегать столкновений.
• В IoT многие аналитические действия необходимо выполнять в закрытом режиме от устройств, генерирующих исходные данные.
• Видеоконтент высокой четкости, кэшированный ближе к большому скоплению людей, которые могут получить к нему доступ, означает, что провайдеры могут избежать больших затрат на передачу по сетям, предоставляемым сторонними операторами.

Как граничные вычисления дают ответ?

Что ж, граничные вычисления — это все о достижении географического распределения, чтобы вычислительная мощность могла быть ближе к конечным точкам, которые в ней больше всего нуждаются. Таким образом, вместо того, чтобы полагаться только на дюжину гигантских центров обработки данных, граничные вычисления позволяют облаку приблизиться к местам/людям/устройствам, где есть экономическое обоснование сокращения времени отклика даже на несколько сотен микросекунд.

Почему граничные вычисления так важны?

Прежде чем мы ответим, немного статистики:

• Ожидается, что к 2020 году по всему миру будет насчитываться более 5 600 миллионов интеллектуальных датчиков и подключенных устройств IoT.
• Данные, генерируемые этими устройствами, будут составлять более 5000 зеттабайт.
• Ожидается, что к концу 2023 года объем рынка IoT достигнет 724 миллиардов долларов.

Большая часть этих данных будет генерироваться на конечных точках предприятия, расположенных на «периферии», таких как датчики, машины, смартфоны, носимые устройства и т. д. Мы считаем их расположенными на «периферии», поскольку они находятся далеко от центрального центра обработки данных. организация.

Эти массивные данные нельзя просто передать на центральный сервер, потому что они могут легко перегрузить всю сеть. Это требует от предприятий внедрения граничных вычислений, чтобы не было необходимости транспортировать большие объемы данных в корпоративные центры обработки данных. Вместо этого он используется для расширенной операционной аналитики на удаленных объектах, что позволяет руководителям объектов и отдельным лицам действовать в режиме реального времени на основе доступной информации.

Как глобальные ИТ приспосабливаются к философии периферии?

Любая технология, которая может помочь решить проблемы с задержкой, также может помочь с проблемами пропускной способности. Компании понимают, что они не могут нагружать свою пропускную способность, особенно в тех случаях, когда для всех выгодно выполнять вычисления рядом с конечными точками, а не на центральном сервере.

Технологические гиганты — Apple, Google, Amazon и другие — похоже, уделяют много внимания запуску ИИ на устройствах конечных пользователей, а не в облаке. Ходят слухи, что Amazon работает над созданием микросхем искусственного интеллекта, которые будут интегрированы в устройства Echo, что снизит зависимость умных динамиков от облака и обеспечит более быстрые результаты голосового поиска. Google изо всех сил старается сделать веб-сайты лучше, используя те же принципы, что и граничные вычисления. Прогрессивные веб-приложения — хороший пример с функциональностью, ориентированной прежде всего на автономный режим. Google Clips — еще один пример, когда данные хранятся локально, а ИИ поступает на ваше устройство, а не данные должны отправляться на сервер, где затем происходит магия ИИ.

Граничные вычисления — Делаем футуристическое более реалистичным

«Реальное время», хотя и часто используется, все еще остается далекой мечтой для технологий. Теоретически достичь реального времени может быть невозможно, но граничные вычисления максимально приближают технологии к реальному времени. И из-за этого граничные вычисления имеют широкое применение. Примеры:

Мониторинг нефти и газа

Критически важные объекты инфраструктуры, такие как нефтегазовые объекты, требуют самых высоких уровней предосторожности, чтобы избежать системных сбоев, которые могут перерасти в катастрофы. Пограничные вычисления позволяют получать данные с датчиков температуры и влажности, IP-камер, датчиков давления и влажности и портативных устройств. Данные анализируются, обрабатываются, а затем отправляются обратно пользователям почти в режиме реального времени, помогая им предотвратить сбои в работе.

Пограничная оркестровка видео

Мобильные периферийные вычисления помогают медиа- и развлекательным проигрывателям мгновенно доставлять видеопотоки пользователям, а не ждать, пока видеоконтент будет передан туда и обратно по центральной сети. На больших стадионах и музыкальных аренах, где улучшенный видеоконтент в реальном времени важен для удобства пользователей, решающим моментом являются граничные вычисления.

Беспилотные автомобили

Рассмотрим беспилотный летательный аппарат, в котором даже одно отклонение от желаемого пути может привести к тому, что транспортное средство достигнет пункта назначения, отличного от запланированного. В таких транспортных средствах несколько датчиков ежесекундно выдают массивные данные, которые необходимо быстро анализировать, чтобы можно было отправить корректирующую обратную связь обратно на устройства. Пограничные вычисления — это решение, позволяющее приблизить самые важные вычислительные элементы к устройству.

Несколько советов для предприятий

В то время как компании инвестируют в периферийные вычисления, они также должны планировать получение от них стратегических и операционных преимуществ. Автоматические оповещения и автоматизация машин могут помочь компаниям полностью устранить проблемы на сборочных линиях, предугадывая проблемы с сетью, поломки машин и проблемы с инфраструктурой. Когда граничные вычисления начинают приносить бизнес-преимущества, компании могут развернуть стратегию на всех конечных точках, которые могут извлечь выгоду из граничной архитектуры.

Ближе к конечным точкам

Прощальная мысль: граничные вычисления неизменно означают, что компании становятся ближе к конечным точкам. Это может спровоцировать споры о том, сколько контроля пользователи готовы уступить технологическим гигантам. Пока варианты использования приносят достаточные преимущества, будем надеяться, что дебаты не перерастут в пропаганду.